求解交通配流问题的一种新算法

路径选择是交通配流的主要问题,本文采用遗传算法设计了一个新模型以求解交通配流问题.实例计算表明,这一算法能迅速求出问题的全局最优解.     

蚂蚁算法处理动态交通网络用户均衡配流问题

现有的动态交通用户均衡配流模型由于缺乏行之有效的算法,不能很好地满足实时交通控制和诱导的需要。通过对模型的深入研究发现,该模型具有并行计算的条件,而较为新型的启发式算法———蚂蚁算法不仅具有卓越的随机搜索寻优能力还具有自适应性分布式的计算特点。文章尝试将蚂蚁算法用于处理动态交通网络的用户均衡配流问题,并以伪代码的形式设计了蚂蚁算法求解的一般步骤和程序,通过一个简单的动态交通分配算例体现算法的实现过程和检验算法的合理性。     

混合交通分配问题的一种平衡规划模型

从平衡规划的概念出发，论述混合交通ＵＥ分配模型，建立了混合交通分配问题的一种平衡规划模型，证明其解具有唯一存在性且满足ＷａｒｄｒｏｐＵＥ原则，作为特例，由此直接推导出对称型混合均衡配流问题的最优化模型。     

城市道路网容量的数学模型与算法研究

设计了既能体现道路网交通特性，又能综合考虑道路网服务水平、交通的环境影响等隐含因素的城市道路网容量数学模型。以平衡配流算法为基础，设计了模型的求解算法，该算法能快速求解大规模道路网络的容量计算问题，并给出提高道路网容量的方向。     

基于改进LOGIT模型的交通微观仿真动态分配方法

采用改进LOGIT模型作为路径选择模型，广义的出行成本作为交通阻抗，对交通微观仿真系统中发出的车辆进行动态分配，实现路网的随机用户均衡配流。     

基于多级网络的多模式交通配流研究

为解决多模式复合网络的交通配流问题,将复合网络转化为多级网络形式,并提出多级网络客流分配模型、约束条件,以及其求解算法.将多模式复合网络转化为多级网络结构.以三级网络结构为例,网络第一级为带有组合出行的方式选择网络;网络第二级为基于出行逻辑的平面拓展网络;网络第三级为小汽车出行的道路网络.分析多级网络中的路径阻抗,包括线段阻抗与换乘点阻抗,提出以N-L模型解决多级网络流量的分配问题.根据复合网络构建的实际情况,在模型中加入有效路径筛选、有效换乘筛选与典型组合方式筛选等约束条件,以提高模型求解效率.采用连续平均法对多级网络配流模型进行求解.以三模式叠加的复合网络配流为算例,模型迭代7次即达到收敛条件.结果显示,在算例网络中,轨道换乘出行方式具有一定的竞争力,约占总出行量的40%.通过SP调查验证了该结果的可靠性.该方法在考虑了路径选择、换乘点选择、组合交通方式选择的情况下,将客流分配到多模式复合网络中去,弥补了传统四阶段法在多模式交通配流应用中的不足.      

城市道路交叉口自行车专用道信号配时研究

鉴于现如今人们的环保意识逐渐提高以及共享单车的出现,我国城市道路交通之中自行车的数量也有大幅度提升,同时使得混合交通中自行车与机动车之间的冲突也随之增加。本文针对自行车交通流与机动车交通流位于十字交叉口的冲突问题通过更改信号配时的方法做出解决方案,对自行车交通流的参数和集群性进行了新定义,通过实测数据采集,利用间隙理论建立模型,并通过参数修正完善模型,从而确定自行车信号的配时时间。     

多用户多准则固定需求随机交通均衡变分模型

运用变分不等式理论,针对非对称费用函数下准则权重与出行者类别相关的多准则路径选择问题,建立了具有固定需求量的多用户多准则随机交通均衡配流模型,分析了均衡流量的存在性和唯一性条件,由于广义路段出行成本受到路段之间流量的相互影响,可将相继平均法进行推广来求解该交通均衡的变分问题。给出了相继平均法的执行步骤和计算实例。     

多模式的城市混合交通均衡配流模型及算法

针对我国城市交通的实际情况，配方考虑了３种基本的交通方式以及它们之间的运量需求分离关系，分析了３者的均衡配流原则。在此基础上，建立了一个多模式的城市混合交通均衡 流模型，并给出了相应的算法，最后用一个数值例子加以验证。     

多路径分配模型中合理路径的研究

Logit是一种重要的随机网络配流模型,常用于市域、省域的交通分配预测.但该模型的Stoch算法在确定"合理路径"的关键步骤时存在漏洞,明显存在交通分配结果不合理问题.文中通过比较以往各种合理路径的算法,提出了一种既合理,又经济的算法.解决了Stoch算法中对合理路径定义不合理的问题,使得分配结果更合理,通过建立相关路网的实例检验,取得较好的效果.     

容量限制的交通分配优化方法研究

容量限制一直是交通分配研究的重要内容，是造成路段和路网拥挤的根本原因。目前大多数的研究都是基于拥挤模型进行理论分析和实际计算，而实际中的拥挤路网大多不是一个平衡分配问题。以Fisk提出的Losit分配优化思想及Wardrop的系统最优为基础，建立了容量限制下的路网分配优化模型，并给出了相应的启发式优化算法。     

Lane assignment problem using a genetic algorithm in the Automated Highway Systems

This paper deals with the lane assignment problem in the Automated Highway Systems (AHS). The purpose of lane assignment strategies is to increase throughput on multi-lane highways with many entry and exit points, based on the itineraries of vehicles using the highway (point of entry, time of entry and exit point) and the effects of maneuvers. Using partitioned lane assignment strategies, the lane assignment problem is formulated as an optimization problem to find the proper positions of partitions. Then the optimal problem is solved using a Genetic Algorithm (GA). The proposed algorithm has been validated by comparing its solution with that of an all-cases algorithm for a simple case. Moreover, a traffic simulator with a realistic car-following model as well as lane change logic has been developed. The simulation results show the efficiency of the proposed genetic algorithm, compared with random assignment algorithms.     

区域多方式货运网络随机平衡配流模型研究

提出了一种区域多方式货运网络随机平衡配流模型,并给出了相应的求解算法。建立了包含不同运输方式线路和转运枢纽的区域多方式货运网络描述模型,以随机用户平衡原则为基础,构建了等价于区域多方式货运网络随机平衡配流模型的变分不等式问题。建立的模型既考虑了联运过程中转运费用对路径选择的影响,又可同时计算出路线和转运弧上的流量和费用。采用精简对角化算法对模型进行了求解,并给出算例对算法的有效性和模型的实用性进行了验证。     

一种多模式下考虑排放的交通分配模型及其算法研究

讨论了一类考虑排放的、非可加路径费用下的交通分配问题.在Venigalla等人研究的基础上,进一步完善了考虑不同发动机启动模式下考虑排放的交通分配模型,并采用一种基于路径的、非集计的单纯分解算法求解,然后应用到一个网络实例中进行了数值验证.数值计算结果表明,在求最优解的迭代过程中,基于非集计的单纯分解算法比基于F-W算法的收敛速度快,适用于求解非可加路径费用的大规模交通分配问题.     

协同式地面等待程序中时隙公平分配研究

研究了CDM GDP机场时隙资源的公平分配问题,提出了基于延误成本公平分配的新的协同地面等待优化模型.给出了航班延误成本的计算方法,将其应用于优化模型中目标函数的计算,并利用遗传算法对模型求解.最后,应用国内某机场的实际数据进行仿真验证,并与RBS算法作了比较.仿真结果表明,所提模型不仅能有效地分配GDP期间的有限时隙,使总延误成本比RBS算法降低了18%,而且使得航空公司间的延误损失得以均衡,显著提高了分配的公平性.     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。